Wie die Verarbeitung natürlicher Sprache das Content Marketing verändert

Datengesteuerte Entscheidungsfindung funktioniert. Da datenorientierte Unternehmen eine um 162% höhere Chance haben, die Konkurrenz zu übertreffen, hat die Etablierung einer datengesteuerten Unternehmenskultur im Jahr 2022oberste Priorität. Daten, die potenziell wertvolle Erkenntnisse enthalten, gibt es jedoch in vielen Formen. Darunter befinden sich auch menschliche Sprachdaten - in Form von Text und aufgezeichneter Sprache -, die in der Regel schwer zu analysieren sind, da ihre Menge zu groß ist, um sie manuell zu lesen. Um diese Herausforderung zu meistern, haben Informatiker das Feld der Natural Language Processing (NLP) entwickelt, um Programme und Maschinen in die Lage zu versetzen, Eingaben auf der Grundlage menschlicher Sprache besser zu verstehen.

In diesem Leitfaden erfahren Sie, was NLP ist und wie es die Erstellung von Content Marketing grundlegend verbessern kann.

Das Wichtigste in Kürze

• Natural Language Processing (NLP) simuliert Prozesse in der menschlichen Sprache, um Programme in die Lage zu versetzen, ein tieferes, nuancierteres und vielschichtigeres Verständnis von rohen Eingaben in natürlicher Sprache zu gewinnen.

• Jüngste Entwicklungen bei NLP-Techniken für elastische und unüberwachte maschinelle Lernaufgaben haben neue Anwendungen für NLP bei der Erstellung von Content Marketing eröffnet.

• Mit Tools zum Extrahieren von Themen und Publikumsdaten wie Stimmung und Identität geben NLP-Programme Marketingteams Zugang zu umsetzbaren Erkenntnissen in Echtzeit und helfen ihnen, gezieltere und ansprechendere Inhalte für ihr Publikum zu erstellen.

Was ist Natural Language Processing?

Natural Language Processing (NLP) ist ein Bereich der KI-Entwicklung in der Informatik, der sich darauf konzentriert, KI-Programme zu schreiben und zu trainieren, um Eingaben in natürlicher Sprache, sei es Sprache oder Text, durch Prozesse zu verstehen, die die menschliche Sprachverarbeitung simulieren. Aus der Sicht eines Programmierers verbindet NLP Computerlinguistik - regelbasierte Beschreibungen menschlicher Sprachen - mit statistischem, tiefgreifendem maschinellem Lernen. Die Kombination von festen Regeln mit den adaptiven Fähigkeiten des maschinellen Lernens ermöglicht es NLP-Programmen, hochgradig kontextualisierte Bedeutungen aus Spracheingaben zu extrahieren, wie z.B. Absicht, Schlussfolgerung und Stimmung.

Viele gängige Technologien und Programme, Übersetzungsanwendungen, sprachgesteuerte Schnittstellen wie Siri und Alexa und Chatbots für den Kundenservice stützen sich auf NLP. Auch wenn diese Anwendungsfälle unterschiedliche Erlebnisse für menschliche Benutzer schaffen, so beinhalten sie doch eine gemeinsame Reihe grundlegender NLP-Aufgaben.

Zentrale NLP-Aufgaben

Obwohl wir verschiedene Programmiermedien als "Sprachen" bezeichnen, unterscheiden sich menschliche Sprachen in mehreren entscheidenden Punkten grundlegend von der maschinellen Informationsverarbeitung. Menschliche Sprachen können:

• Kleine Mengen an Informationen mit einer nahezu unendlichen kombinatorischen Vielfalt ausdrücken.
• komplexe Mehrdeutigkeiten und Unregelmäßigkeiten enthalten, die keine Programmiersprache tolerieren würde, wie z.B. Homonyme, Homophone, Metaphern, Analogien und grammatikalische Ausnahmen.
• Sie erzeugen hochgradig kontextualisierte Bedeutungen, die von einem gemeinsamen Verständnis zwischen Sprecher und Hörer abhängen, z.B. "Sieh mal, wer wieder da ist."

Das Schreiben von NLP-Programmen, die diese Herausforderungen bewältigen können, gliedert sich in mehrere Kernaufgaben, die in der Regel Folgendes umfassen:

• Grammatikalisches Tagging: Identifizierung von Wortarten wie Nomen, Verben und Adjektiven in natürlicher Sprache
• Disambiguierung: Semantische Analyse zur Auflösung von Wörtern mit mehreren möglichen Bedeutungen, z.B. "Führen Sie ihn aus" im Gegensatz zu "Ich würde Sie gerne mal ausführen."
• Erkennung von benannten Entitäten: Identifiziert den Referenzinhalt von Namen für Personen, Orte und Dinge
• Auflösung von Ko-Referenzen: Identifiziert die Antezedenzien von Pronomen - über wen wir sprechen, wenn wir "er", "sie" und "sie" sagen - und Metaphern.
• Stimmungsanalyse: Identifiziert Einstellungen und Emotionen, die ein Sprecher möglicherweise hat.
• Spracherkennung: Konvertiert Sprachdaten in Text
• Generierung natürlicher Sprache: Wandelt Informationen in natürliche menschliche Sprache um

Anwendung von NLP im Content Marketing

In den letzten Jahren hat sich Content Marketing als ein starker Anwendungsfall für NLP herausgestellt, der neue Funktionen ermöglicht und andere verstärkt. Hier sind vier Möglichkeiten, NLP anzuwenden, um ansprechendere und effektivere Marketing-Inhaltezu erstellen .

1. Modellierung von Themen

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Die Themenmodellierung ist eine nicht überwachte maschinelle Lerntechnik zur automatischen Extraktion von Clustern thematisch verwandter Wörter und Phrasen - Themen - aus unbearbeiteten natürlichsprachlichen Eingaben. KI-Entwickler bezeichnen diese Methode als "unbeaufsichtigt", da sie keine fest kodierten Listen von Themen benötigt, die gefunden werden müssen. Vielmehr können NLP-fähige KIs die Eingaben ausreichend disambiguieren, um Themen in freier Wildbahn zu identifizieren.

Die Themenmodellierung kann das Spiel für Marketingteams verändern, die Zugang zu großen Mengen an potenziell aufschlussreichem Kundenfeedback haben - Kommentare in sozialen Medien, Forumsdiskussionen, Produktrezensionen und Kundendienstanfragen - aber die Daten nicht manuell sortieren und analysieren können. Wenn Sie diese Daten zur Themenmodellierung durch eine NLP-Anwendung leiten, erhalten Ihre Teams einen Live-Einblick in das, worüber Ihre Kunden sprechen und nach welchen Inhalten sie speziell suchen.

2. Sentiment-Analyse

Neben dem semantischen Inhalt kodieren menschliche Sprachen auch Gefühle, die manchmal offen, manchmal verdeckt angeben, wie die Person, die spricht, über ein Thema oder eine Situation denkt. Die Extraktion von Gefühlen aus rohen Spracheingaben erfordert jedoch mehrere Bewertungsebenen, die von einzelnen Wörtern bis hin zu Eingaben in Gesprächslänge reichen. NLP-Anwendungen ermöglichen die Stimmungsanalyse mit Hilfe von Algorithmen aus geschichteten neuronalen Netzen, die den Strukturen des menschlichen Gehirns ähneln.

In ihrer einfachsten Form konzentriert sich die Stimmungsanalyse auf die Unterscheidung von positiven und negativen Stimmungen in der menschlichen Sprache. Tiefer gehende Iterationen können diese allgemeinen Kategorien weiter in Emotionen wie Wut und Enttäuschung oder Zufriedenheit und Aufregung aufschlüsseln. In beiden Fällen zeigt die Stimmungsanalyse, wie sich die Kunden fühlen und kann Ihnen helfen, Tendenzen in den verschiedenen Kommunikationskanälen zu erkennen - z. B. E-Mail und Chatbot-Antworten - und Bereiche zu identifizieren, in denen Sie den Ton Ihrer Inhalte anpassen sollten.

3. Identifizierung des Publikums

Das Vokabular, der Tonfall und der Stil der natürlichen Sprache geben oft wichtige Informationen über den Sprecher preis. Um mehr über die berufliche, demografische und geografische Zusammensetzung ihres Publikums zu erfahren, können Marketingteams NLP-Parameter zur Identifizierung des Publikums in Textmining-Programmen einsetzen.

Mit einem tieferen Verständnis Ihres Publikums und der Gründe, warum es mit Ihrer Marke und Ihren Inhalten interagiert, können Sie Inhalte erstellen, die speziell auf bestimmte berufliche Nischen oder regionale Themen zugeschnitten sind. Das Extrahieren von Publikumsinformationen aus digitalen Interaktionen wird auch deshalb an Wert gewinnen, weil Suchmaschinen, insbesondere Google, die Browser-Cookies von Drittanbietern, auf die sich Unternehmen bisher für Publikumsdaten verlassen haben,verwerfen.

4. Extraktion von Schlüsselwörtern

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NLP kann Marketing-Teams auch dabei helfen, Inhalte auf aktuelle SEO-Trends bei Suchanfragen abzustimmen . Mithilfe von Analysetools wie Google Trends können Sie extrahierte Shortlists von Schlüsselwörtern aus Ihren aktuellen Inhalten und Kundenfeedbackdaten mit globalen und regionalen Trends vergleichen, um Schlüsselwortanpassungen in Ihrer Content-Erstellungspipeline vorzunehmen . Anhand der Daten Ihrer Kunden und allgemeiner Browsing-Trends können Sie verschiedene Keyword-Sets verwenden, um neue oder wiederkehrende Zielgruppen anzusprechen.

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